L1范數與L2范數
L1范數與L2范數 L1范數與L2范數在機器學習中，是常用的兩個正則項，都可以防止過擬合的現象。L1范數的正則項優化參數具有稀疏特性，可用於特征選擇；L2范數正則項優化的參數較小，具有較好的抗干擾能力。 1. 防止過擬合 L2正則項優化目標函數時，一般傾向於構造構造較小參數，一般 ...
原文：向量的L2范數求導
回歸中最為基礎的方法, 最小二乘法. begin align J LS theta amp frac left A vec x vec b right quad end align 向量的范數定義 begin align vec x amp x , cdots,x n rm T vec x p amp left sum i m x i p right frac p , space p lt inf ...
2017-09-14 10:36 2 16668 推薦指數：
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